请写一个pytorch土地利用多分类的fcn模型全部代码

以下是一个基于PyTorch实现的土地利用多分类的FCN模型的完整代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class FCN(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(FCN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv4 = nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv5 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc6 = nn.Conv2d(512, 4096, kernel_size=7)
        self.fc7 = nn.Conv2d(4096, 4096, kernel_size=1)
        self.score_fr = nn.Conv2d(4096, num_classes, kernel_size=1)
        self.score_pool4 = nn.Conv2d(512, num_classes, kernel_size=1)
        self.score_pool3 = nn.Conv2d(256, num_classes, kernel_size=1)
        self.upscore2 = nn.ConvTranspose2d(num_classes, num_classes, kernel_size=4, stride=2, bias=False)
        self.upscore8 = nn.ConvTranspose2d(num_classes, num_classes, kernel_size=16, stride=8, bias=False)
        self.upscore_pool4 = nn.ConvTranspose2d(num_classes, num_classes, kernel_size=4, stride=2, bias=False)

    def forward(self, x):
        conv1 = F.relu(self.conv1(x))
        conv1 = F.relu(self.conv2(conv1))
        pool1 = self.pool(conv1)
        conv2 = F.relu(self.conv3(pool1))
        conv2 = F.relu(self.conv4(conv2))
        pool2 = self.pool(conv2)
        conv3 = F.relu(self.conv5(pool2))
        pool3 = self.pool(conv3)
        fc6 = F.dropout(F.relu(self.fc6(pool3)), p=0.5, training=self.training)
        fc7 = F.dropout(F.relu(self.fc7(fc6)), p=0.5, training=self.training)
        score_fr = self.score_fr(fc7)
        upscore2 = self.upscore2(score_fr)
        score_pool4 = self.score_pool4(0.01*self.pool(conv2))
        upscore_pool4 = self.upscore_pool4(score_pool4)
        score_pool3 = self.score_pool3(0.0001*self.pool(conv1))
        fuse = upscore2 + upscore_pool4[:, :, 5:5+upscore2.size()[2], 5:5+upscore2.size()[3]]
        fuse = upscore_pool4[:, :, 9:9+fuse.size()[2], 9:9+fuse.size()[3]] + score_pool3[:, :, 5:5+fuse.size()[2], 5:5+fuse.size()[3]]
        upscore8 = self.upscore8(fuse)
        return upscore8[:, :, 31:31+x.size()[2], 31:31+x.size()[3]]

在上面的代码中，我们定义了一个名为FCN的类，它继承自nn.Module。在这个类的构造函数中，我们定义了模型的各个层，并在forward()函数中实现了模型的前向传播过程。

模型的前半部分是一个标准的卷积神经网络，包括5个卷积层和3个池化层，用于提取图像的特征。接下来是两个全连接层，最后是三个反卷积层，用于将特征图恢复到原始输入图像的大小，并输出每个像素属于每个类别的概率。

在forward()函数中，我们首先通过卷积和池化层提取特征，然后通过两个全连接层进行特征融合，接着使用反卷积层将特征图恢复到原始输入图像的大小，并在最后一个反卷积层输出每个像素属于每个类别的概率。

在训练模型时，我们可以使用交叉熵损失函数来计算模型的预测结果和真实标签之间的差异，并使用随机梯度下降等优化算法来更新模型的权重。

注意：上面的代码只是一个简单的示例，实际使用中可能需要根据具体的数据集和任务进行一些调整和修改。